病变风险预测方法、病变风险患者管理系统、设备、介质及产品
申请号:CN202511125141
申请日期:2025-08-12
公开号:CN121034621A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本申请涉及人工智能技术领域,提供一种病变风险预测方法、病变风险患者管理系统、设备、介质及产品,该方法包括:获取风险深度特征、风险交互特征和原始风险特征;将风险深度特征、风险交互特征和原始风险特征输入至病变风险预测模型,得到组织病理学癌前病变的风险预测结果。本申请提供的病变风险预测方法,基于癌前病变样本较少的现实情况,通过多特征协同增强预测全面性,风险深度特征捕捉数据中潜藏的深层次特征,风险交互特征揭示变量间关联机制,原始风险特征保留原始基础数据,三者结合突破单一特征局限,为预测模型加入更全面的特征知识,增强预测模型的泛化能力和预测精度,从而提升宫颈组织病理学癌前病变的风险预测准确性。
技术关键词
风险预测方法
交互特征
风险预测模型
患者管理系统
训练样本数据
非暂态计算机可读存储介质
融合特征
组织病理学检查
神经网络模型
计算机程序产品
多特征协同
宫颈
人乳头瘤病毒
时间段
因子
处理器
基准特征